(57)【要約】【課題】時系列パターンを有する信号の認識において、認識率自体とは独立的にパターン認識可能性を判断できる方法を提供すること。【解決手段】時系列信号のパターン認識可能性を判断する装置の特徴抽出部１１０が、時系列パターンを有する入力信号から時間順方向特徴及び時間逆方向特徴を抽出するステップと、整列生成部１２０が、時間順方向特徴及び時間逆方向特徴を利用して、時間順方向整列及び時間逆方向整列を生成するステップと、類似度計算部１３０が、時間順方向整列と時間逆方向整列とを互いに比較して、パターン類似度を計算するステップと、認識可能性決定部１４０が、類似度が所定のしきい値以上である場合、入力信号が認識可能なものとして出力するステップとを含む時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列信号のパターン認識可能性を判断する装置における時系列信号のパターン認識可能性の判断方法であって、
（ａ）前記装置の特徴抽出部が、時系列パターンを有する入力信号から、時間順方向特徴及び時間逆方向特徴を抽出するステップと、
（ｂ）前記装置の整列生成部が、前記時間順方向特徴及び前記時間逆方向特徴を利用して、時間順方向整列及び時間逆方向整列を生成するステップと、
（ｃ）前記装置の類似度計算部が、前記時間順方向整列と前記時間逆方向整列とを互いに比較して、パターン類似度を計算するステップと、
（ｄ）前記装置の認識可能性決定部が、前記類似度が所定のしきい値以上である場合、前記入力信号が認識可能なものとして出力するステップと、
を含むことを特徴とする時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項２】
前記（ａ）ステップは、
（ａ１）前記特徴抽出部の信号逆転部が、前記入力信号を時間逆転して時間逆方向信号を生成するステップと、
（ａ２）前記特徴抽出部の順方向特徴抽出部が、前記入力信号から時間順方向特徴を抽出するステップと、
（ａ３）前記特徴抽出部の逆方向特徴抽出部が、前記時間逆方向信号から時間逆方向特徴を抽出するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項３】
前記（ａ１）ステップは、
前記信号逆転部の信号分離部が、前記入力信号を、所定の逆転区間の長さの部分信号に分割するステップと、
前記信号逆転部の部分信号逆転部が、前記部分信号をそれぞれ時間逆転して出力するステップと、
前記信号逆転部の部分信号合成部が、前記時間逆転された部分信号を合算して時間逆方向信号を生成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項４】
前記逆転区間の長さは、４０ｍｓｅｃないし６０ｍｓｅｃであること、
を特徴とする請求項３に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項５】
前記入力信号は、音声信号、筆記文字信号、またはジェスチャ信号であること、
を特徴とする請求項１に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項６】
前記（ｂ）ステップは、
前記前記整列生成部の順方向整列生成部が、前記時間順方向特徴を各フレーム別に時間順方向の隠れマルコフモデル上の各ステートに対応させた時間順方向整列を生成するステップと、
前記前記整列生成部の逆方向整列生成部が、前記時間逆方向特徴を各フレーム別に時間逆方向の隠れマルコフモデル上の各ステートに対応させた時間逆方向整列を生成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項７】
前記（ｃ）ステップは、
（ｃ１）前記類似度計算部の認識単語類似度計算部が、前記時間順方向整列に対応する認識された単語と前記時間逆方向整列に対応する認識された単語との認識単語類似度を計算するステップと、
（ｃ２）前記類似度計算部の整列類似度計算部が、前記時間順方向整列と前記時間逆方向整列との整列類似度を計算するステップと、
（ｃ３）前記類似度計算部の特徴類似度計算部が、前記時間順方向整列に対応する特徴と前記時間逆方向整列に対応する特徴との特徴類似度を計算するステップと、
（ｃ４）前記類似度計算部の類似度組合部が、前記認識単語類似度、前記整列類似度、及び前記特徴類似度を組み合わせて、前記順方向整列と前記逆方向整列との正規化された全体類似度を計算するステップと、
を含むことを特徴とする請求項６に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項８】
前記（ｃ４）ステップは、
前記類似度組合部が、
前記認識単語類似度、前記整列類似度、及び前記特徴類似度それぞれに所定の加重値を乗算した後に合算して加重和を計算するステップと、
前記加重和を前記加重値の和で除算して、前記正規化された全体類似度を計算するステップと、
を含むことを特徴とする請求項７に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項９】
前記（ｃ）ステップは、
前記類似度計算部の不一致ステート検索部が、前記時間順方向整列上のフレーム別のステートと前記時間逆方向整列上のフレーム別のステートとを互いに比較して、挿入、削除、または置換のステートを検索するステップと、
前記類似度計算部の一致フレーム数計算部が、前記検索された挿入、削除、または置換のステートに対応するフレームの数を全体フレームの数から減算した一致フレーム数を計算するステップと、
前記類似度計算部の比率計算部が、前記一致フレーム数を前記全体フレーム数で除算して得た比率を類似度として出力するステップと、
を含むことを特徴とする請求項６に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断方法。
【請求項１０】
時系列パターンを有する入力信号から、時間順方向特徴及び時間逆方向特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記時間順方向特徴及び前記時間逆方向特徴を利用して、時間順方向整列及び時間逆方向整列を生成する整列生成部と、
前記時間順方向整列と前記時間逆方向整列とを互いに比較して類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度が所定のしきい値以上である場合、前記入力信号が認識可能なものとして出力する認識可能性決定部と、
を備えることを特徴とする時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１１】
前記特徴抽出部は、
前記入力信号を時間逆転して時間逆方向信号を生成する信号逆転部と、
前記入力信号から前記時間順方向特徴を抽出する順方向特徴抽出部と、
前記時間逆方向信号から前記時間逆方向特徴を抽出する逆方向特徴抽出部と、
を備えることを特徴とする請求項１０に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１２】
前記信号逆転部は、
前記入力信号を、所定の逆転区間の長さの部分信号に分ける信号分離部と、
前記部分信号をそれぞれ時間逆転して出力する部分信号逆転部と、
前記時間逆転された部分信号を合わせて時間逆方向信号を生成する部分信号合成部と、
を備えることを特徴とする請求項１１に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１３】
前記逆転区間の長さは、４０ｍｓｅｃないし６０ｍｓｅｃであること、
を特徴とする請求項１２に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１４】
前記入力信号は、音声信号、筆記文字信号、またはジェスチャ信号であること、
を特徴とする請求項１０に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１５】
前記整列生成部は、
前記時間順方向特徴を各フレーム別に時間順方向の隠れマルコフモデル上の各ステートに対応させた時間順方向整列を生成する順方向整列生成部と、
前記時間逆方向特徴で各フレーム別に時間逆方向の隠れマルコフモデル上の各ステートに対応させた時間逆方向整列を生成する逆方向整列生成部と、
を備えることを特徴とする請求項１０に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１６】
前記類似度計算部は、
前記時間順方向整列に対応する認識された単語と、前記時間逆方向整列に対応する認識された単語との認識単語類似度を計算する認識単語類似度計算部と、
前記時間順方向整列と、前記時間逆方向整列との整列類似度を計算する整列類似度計算部と、
前記時間順方向整列に対応する特徴と、前記時間逆方向整列に対応する特徴との特徴類似度を計算する特徴類似度計算部と、
前記認識単語類似度、前記整列類似度、及び前記特徴類似度を組み合わせて、前記順方向整列と前記逆方向整列との全体類似度を計算する類似度組合部と、
を備えることを特徴とする請求項１５に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１７】
前記類似度計算部は、
前記時間順方向整列上のフレーム別ステートと、前記時間逆方向整列上のフレーム別ステートとを互いに比較して、挿入、削除、または置換のステートを検索する不一致ステート検索部と、
前記検索された挿入、削除、または置換のステートに対応するフレームの数を、全体フレームの数から減算した一致フレーム数を計算する一致フレーム数計算部と、
前記一致フレーム数を前記全体フレーム数で除算して得た比率を類似度として出力する比率計算部と、
を備えることを特徴とする請求項１５に記載の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置。
【請求項１８】
プロセッサに、時系列信号のパターン認識可能性を判断する方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体において、
前記パターン認識可能性を判断する方法は、
前記プロセッサが、
時系列パターンを有する入力信号から時間順方向特徴及び時間逆方向特徴を抽出するステップと、
前記時間順方向特徴及び前記時間逆方向特徴を利用して時間順方向整列及び時間逆方向整列を生成するステップと、
前記時間順方向整列と前記時間逆方向整列とを互いに比較して類似度を計算するステップと、
前記類似度が所定のしきい値以上である場合、前記入力信号が認識可能なものとして出力するステップと、
を含むことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号の認識技術に係り、特に、時系列信号のパターン認識可能性を判断する方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
時系列信号とは、経時的にその値が変化する信号を称す。時系列信号の例としては、音声信号、筆記文字信号、ジェスチャ信号がある。
なお、筆記文字信号とは、ユーザが電子ペン等により文字を筆記することで生成されるストローク信号であり、ジェスチャ信号とは、カメラ等から入力される人物の経時的に変化する動作を示す信号である。
【０００３】
時系列信号からその中に含まれる内容を認識することを時系列信号のパターン認識という。時系列信号のパターン認識の代表的な例として、音声認識が挙げられる。
音声認識とは、機械が人間の日常的な音声を理解し、理解した音声によって業務を行うことを称す。音声認識の技術は、コンピュータ及び情報通信の発達によって人間が直接動かずとも遠距離から情報を容易に得られ、音声によって作動するシステムからなる機器の開発につながっている。
【０００４】
このような音声認識技術に基づいて多様な音声認識応用システムが開発されており、そのうち一つは、ユーザが発声した言葉に応じて所望の情報を案内するシステムである。例えば、ある団体の電話番号案内システムの例では、ユーザが探そうとする部署の名称を音声で発声すれば、当該部署の電話番号をユーザのモニター上にディスプレイするシステムである。
【０００５】
このような音声認識システムに含まれる時系列信号のパターン認識システムにおいて、ユーザがパターン認識システムの存在を意識せず、人間と直接そのパターンに含まれた内容と意思交換するような環境を構成できることが最も望ましい。しかし、このようなシステムを具現することは、非常に難しい。
【０００６】
現在の技術レベルで研究されていることは、時系列信号のパターン認識システムでは、パターン認識の可能性を判断して、パターン認識が可能な部分は、機械がパターン認識を行い、パターン認識が不可能な部分は、人間に連絡する方式である。
例えば、電話番号案内システムにおいて、ユーザが、音声認識システムが認識できない言葉を発声した場合、または音声認識システム上のデータベースに存在していない部署の名称を要求する場合、これを人間である案内員に連絡して解決することである。
【０００７】
しかし、従来の技術の問題点は、時系列信号のパターン認識システムでシステム自身がパターン認識できるものであるか否かを判断する能力を、システムのパターン認識率自体に依存するということである。言い換えれば、パターン認識の能力に優れたシステムは、自身が認識できない状況を判断する能力も優秀であるが、パターン認識の能力が劣るシステムは、自身が認識できない状況を判断する能力も劣るということである。
【０００８】
これは、同じシステム内で環境の変化によってパターン認識率が変わる場合にも同じ問題が発生する。すなわち、従来のシステムは、パターン認識がよくなっていて、人間の案内員に連絡する必要性が少ない状況ではよく動作するが、まさにパターン認識がよくならなくて人間の案内員に連絡する必要性が多い状況では、自身がパターン認識をうまくできないということを判断できず、したがって、人間の案内員に連絡する代わりに自身がパターン認識を実行し続け、結局、ユーザの利便性が低下してしまう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、本発明が解決しようとする技術的課題は、時系列パターンを有する信号の認識において、認識率自体とは独立的にパターン認識可能性を判断できる方法及び装置を提供することである。
さらに、本発明が解決しようとする他の技術的課題は、前記時系列パターンを有する信号のパターン認識可能性の判断方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題を達成するための時系列信号のパターン認識可能性の判断方法は、時系列信号のパターン認識可能性を判断する装置の特徴抽出部が、時系列パターンを有する入力信号から時間順方向特徴及び時間逆方向特徴を抽出するステップと、前記装置の整列生成部が、前記時間順方向特徴及び前記時間逆方向特徴を利用して、時間順方向整列及び時間逆方向整列を生成するステップと、前記装置の類似度計算部が、前記時間順方向整列と前記時間逆方向整列とを互いに比較して、パターン類似度を計算するステップと、前記装置の認識可能性決定部が、前記類似度が所定のしきい値以上である場合、前記入力信号が認識可能なものとして出力するステップと、を含むことが望ましい。
【００１１】
また、前記課題を達成するための時系列信号のパターン認識可能性の判断装置は、時系列パターンを有する入力信号から時間順方向特徴及び時間逆方向特徴を抽出する特徴抽出部と、前記時間順方向特徴及び前記時間逆方向特徴を利用して時間順方向整列及び時間逆方向整列を生成する整列生成部と、前記時間順方向整列と前記時間逆方向整列とを互いに比較してパターン類似度を計算する類似度計算部と、前記類似度が所定のしきい値以上である場合、前記入力信号が認識可能なものとして出力する認識可能性決定部と、を備えることが望ましい。
【００１２】
さらに、前記課題を達成するための記録媒体には、コンピュータのプロセッサに、時系列信号のパターン認識可能性を判断する方法を実行させるためのプログラムが記録される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明による時系列信号のパターン認識可能性の判断方法及びその装置によれば、複数のパターン認識モデルを利用して時系列信号からパターンをそれぞれ抽出した後、これらの間の類似度を求めてしきい値と比較することによって、それぞれのパターン認識モデルのパターン認識性能と独立的にシステム全体のパターン認識可能性を判断できる。また、これを時系列信号のパターン認識方法及び装置で採用することによって、無制限環境でのパターン認識が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、添付した図面を参照して本発明の実施形態による時系列信号のパターン認識可能性の判断方法及びその装置について詳細に説明する。
【００１５】
図１は、時系列信号のパターン認識過程の例を示す概念図である。
時系列信号３６は、経時的にその値が変化する。時系列信号の例としては、音声信号、筆記文字信号、またはジェスチャ信号がある。筆記文字信号やジェスチャ信号の場合、時系列信号は、２次元または３次元空間上の座標値で表すことができる。この場合にも、適切な座標変換を通じて図１に示したような時系列信号３６が得られる。
時系列信号３６のパターン認識のためには、時系列信号のうち、パターン認識に有効な情報のみを抽出する必要があり、これを特徴抽出という。図１に示した例では、時系列信号３６をフレーム単位に分け、フレームごとに特徴３８を抽出している。
特徴３８を抽出した後には、各フレーム別の特徴に含まれる内容に基づいて、特徴３８にステート４０を対応させる。
【００１６】
次に、図２は、各フレーム別の特徴にステートを対応する過程の例を示す概念図である。図２を参照すれば、前記のように抽出された特徴は、隠れマルコフモデル（Hidden Markof Model：ＨＭＭ）上の各ステートＳ１，Ｓ２，Ｓ３に対応する。図２の例では、特徴Ｏ１及びＯ２は、ステートＳ１に対応し、特徴Ｏ３は、ステートＳ２に対応し、特徴Ｏ４及びＯ５は、ステートＳ３に対応し、特徴Ｏ６は、ステートＳ４に対応する。
このようにＨＭＭ上の各ステートに対応させた特徴の配列を整列（alignment）という。そして、各ステートは、認識しようとするパターンに対応するので、各フレーム別特徴は、パターンに対応する。このようなパターンの例としては、音声認識における音素や単語、または筆記文字の認識における文字がある。すなわち、それぞれの特徴は、特定音素や単語、または文字に対応する。
【００１７】
図３は、このようなパターンに対応させた特徴の整列の例を示す図面である。図３の上端部に示した整列では、先頭の４個のフレームがステート（またはパターン）ａに対応し、次の５個のフレームがステート（またはパターン）ｂに対応している。一方、図３の下端部に示した整列では、先頭の４個のフレームがステート（またはパターン）ａに対応し、次の６個のフレームがステート（またはパターン）ｂに対応している。
【００１８】
次に、図４は、携帯電話のユーザインターフェースの例を示す図面である。図４を参照して携帯電話のユーザインターフェースを、時系列信号のパターン認識でのユーザインターフェースと比較することによって、一般的な時系列信号のパターン認識システムの問題点を説明する。
図４に示すように、一般的な携帯電話の表示画面上には、無線電波の強度を表す表示２と充電池の充電状態を表す表示４とが含まれる。無線電波の強度を表す表示２は、携帯電話の外部の環境を表す表示の一つであり、充電池の充電状態を表す表示４は、携帯電話の内部の環境を表す表示の一つである。
無線電波の強度が弱くなる場合、無線電波の強度を表す表示２は、アンテナの数を減らして表示することによって、ユーザに無線電波の強度が弱くなることを知らせる。もし、無線電波の強度が特定値以下に弱くなれば、ユーザは、通話が不可能になることをあらかじめ認識することで、電波の強度がさらに強い所に移動するか、または通話を延期する。したがって、ユーザは、無線電波の強度が弱くなったことを知らない状態で通話を試みることがなくなる。
【００１９】
また、充電池の充電状態が変わるにつれて、充電池の充電状態を表す表示４は、充電された電気容量に比例して黒い点の数を変更して示す。もし、充電された電気容量が特定値以下に減少すれば、ユーザは、電気が不足することをあらかじめ認識することで、携帯電話を充電する、または充電池がすべて放電するような長い通話を延期する。したがって、ユーザは、充電池がほとんど放電されたことを知らない状態で通話を試みることがなくなる。
このように、携帯電話の外部環境及び内部環境を表す表示をユーザインターフェースで提供することによって、ユーザの満足度を高める効果がある。例えば、このような表示が提供されなければ、無線電波の強度が弱い、または充電池がほとんど放電されたことを、ユーザが知らない状態で通話を試みて、数回の通話の試みの失敗を経験することで、ユーザは、携帯電話の使用に対して多くの不満を有するようになる。
【００２０】
しかし、音声認識システムのような時系列信号のパターン認識システムでは、携帯電話のユーザインターフェースで提供するような表示を提供することができない。すなわち、一般的な時系列信号のパターン認識システムでは、自身がパターン認識を正しく行っているか否かをユーザに知らせる表示を提供しない。
したがって、時系列信号のパターン認識システムで、自身がパターン認識を正しく行っているか否かを判断し、これをユーザに知らせる方式についての研究が進められてきた。このような研究の代表的なものは、時系列信号のパターン認識システムが、パターン認識の可能性を判断して、パターン認識が可能な部分は、自身が直接パターン認識を行い、パターン認識が不可能な部分は、それが不可能であるということをユーザに知らせる方式である。これは、言い換えれば、パターン認識の可能または不可能を表せるシステムについての研究といえる。
【００２１】
しかし、このような方式のパターン認識システムでの問題点は、パターン認識システムで自身がパターン認識を行えるか否かを判断する過程に、システムのパターン認識過程を利用しているということである。これにより、パターン認識の性能が高い場合には、自身がパターン認識をうまく実行しているということを認識する性能も高いが、逆に、パターン認識の性能が低い場合には、自身がパターン認識をうまく実行していないということを認識する性能も低いという結果をもたらす。
本発明では、このような問題点を解決して、パターン認識過程自体と独立的にパターン認識可能性を判断する方式を提供するために、複数のパターン認識モデルを利用して時系列信号のパターンを認識する方式を採択する。
本発明によるパターン認識システムの基本的なアプローチは、入力された時系列信号に、異なる複数のパターン認識モデルを利用してパターン認識を行った後、その結果を比較することによってパターン認識が正しく行われたか否かを判断することである。このような方式によれば、それぞれのパターン認識モデルのパターン認識率とは独立してシステムのパターン認識の可能性を判断できる。
【００２２】
本発明のアプローチを歪んだ鏡の比喩を通じて説明できる。この比喩において、数個の鏡が取り付けられた壁と、その鏡に映った建物とを考える。この比喩において、複数の鏡全体は、パターン認識システムの全体に対応し、各鏡は、パターン認識システムを構成する各パターン認識モデルに対応する。
この比喩において、建物の実体は一つであるが、それが見える姿は、壁に取り付けられた鏡の特性によって変わることが分かる。それは、それぞれのパターン認識モデルによって同じ時系列信号のパターン認識結果が変わることがあるということを示している。
【００２３】
しかし、各鏡に映った建物の姿と、その周囲の鏡に映った建物の姿とを比較すれば、互いに相対的な類似性が発見される。すなわち、与えられた環境によって、建物の姿をどの程度反映するかは異なるが、同じ環境が適用される複数の鏡全体として建物の姿を反映する程度は、互いに類似したものとなる。
したがって、ある鏡に映った建物の姿とその周囲の鏡に映った建物の姿とがまったく関係ない場合は発生しない。実際ミラーの例で、このような場合が発生しないことと同様に、パターン認識システムにおいても特定パターン認識モデルの適用結果が他のパターン認識モデルの適用結果と極端に異なる場合は発生しない。
【００２４】
本発明によるパターン認識システムにおいては、複数のパターン認識モデルを利用して時系列信号からパターンをそれぞれ抽出した後、これらを比較する方法を使用する。このとき、それぞれのパターンを比較して類似度を計算し、類似度がしきい値以上であるときのみ、そのパターンを選択する。従来の時系列信号のパターン認識システムでは、一つのパターン認識モデルによって抽出されたパターンに対して信頼度を計算し、信頼度がしきい値以上である場合、そのパターンが正しく認識されたと見なして、これをそのまま使用していた。しかし、本発明によるパターン認識システムでは、このような過程とともに、それぞれのパターン認識モデルを使用して抽出されたパターンを比較して、ある程度の類似度を有さない場合には、抽出されたパターンを選択しない方式を使用する。これによりパターン認識率自体とは独立的にパターン認識が正しく行われたか否かを判断する。
【００２５】
図５は、本発明の実施形態による時系列信号のパターン認識可能性の判断装置の構成例を示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態の時系列信号のパターン認識可能性の判断装置１００は、特徴抽出部１１０、整列生成部１２０、類似度計算部１３０、及び認識可能性決定部１４０を備える。
【００２６】
図６は、図５に示した時系列信号のパターン認識可能性の判断装置で行われる時系列信号のパターン認識可能性の判断方法の各ステップの例を示すフローチャートである。
特徴抽出部１１０は、時系列パターンを有する入力信号１０から、時間順方向特徴１１及び時間逆方向特徴１２を抽出する（Ｓ１００）。
この時間順方向特徴１１とは、入力信号１０に対して、図１に示した特徴抽出過程を適用して抽出した特徴である。また、時間逆方向特徴１２とは、入力信号１０の時間逆方向信号に対して特徴抽出過程を適用して抽出した特徴である。この時間逆方向信号とは、入力信号１０に対して、時間逆転過程を適用して得た信号であり、時間逆転過程については、後記する図９に示した信号逆転部の説明において詳述する。
【００２７】
次に、整列生成部１２０は、時間順方向特徴１１及び時間逆方向特徴１２を利用して時間順方向整列１３及び時間逆方向整列１４を生成する（Ｓ１１０）。この時間順方向整列１３とは、時間順方向特徴１１の各フレーム別にＨＭＭ上の各ステートを対応させたものである。また、時間逆方向整列１４とは、時間逆方向特徴１２の各フレーム別にＨＭＭ上の各ステートを対応させたものである。
ここで、整列生成部１２０は、順方向整列生成部（図示せず）及び生成する逆方向整列生成部（図示せず）をそれぞれ備えることが望ましい。この順方向整列生成部は、時間順方向特徴を各フレーム別に時間順方向ＨＭＭ上の各ステートに対応させ、逆方向整列生成部は、時間逆方向特徴で各フレーム別に時間逆方向ＨＭＭ上の各ステートに対応させる。
【００２８】
次に、類似度計算部１３０は、時間順方向整列１３と時間逆方向整列１４とを互いに比較して類似度１６を計算する（Ｓ１２０）。
そして、認識可能性決定部１４０は、類似度１６がしきい値以上であるか否かを判断し（Ｓ１３０）、類似度１６が所定のしきい値以上である場合、入力信号１０が認識可能なものと判定して（Ｓ１４０）出力し、類似度１６が所定のしきい値以上ではない場合、入力信号１０が認識不可能なものと判定して（Ｓ１５０）出力する。
【００２９】
次に図７は、図５に示した特徴抽出部１１０の一実施形態例の構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態例に係る特徴抽出部１１０は、信号逆転部１５０、順方向特徴抽出部１６０及び逆方向特徴抽出部１７０を備える。
ここで、図８は、図７に示した特徴抽出部１１０において実行される特徴抽出方法の各ステップの例を示すフローチャートである。図８に示した特徴抽出方法は、図６に示したフローチャートのＳ１００の一実施形態例である。
【００３０】
まず、信号逆転部１５０は、入力信号１０を時間逆転して時間逆方向信号１８を生成する（Ｓ１６０）。なお、この時間逆転の手順については後記する。
そして、順方向特徴抽出部１６０は、入力信号１０から時間順方向特徴１１を抽出する（Ｓ１７０）。そして、逆方向特徴抽出部１７０は、時間逆方向信号１８から時間逆方向特徴１２を抽出する（Ｓ１８０）。
【００３１】
次に、図９は、図７に示した信号逆転部１５０の一実施形態例の構成を示すブロック図である。図９に示すように、本実施形態例に係る信号逆転部１５０は、信号分離部１８０、部分信号逆転部１９０及び部分信号合成部２００を備える。
ここで、図１０は、図９にした信号逆転部１５０において実行される信号逆転方法の各ステップの例を示すフローチャートである。図１０に示した信号逆転方法は、図８に示したフローチャートＳ１６０の一実施形態例である。
【００３２】
まず、信号分離部１８０は、入力信号１０を逆転区間の長さ単位の部分信号２０に分ける（Ｓ１９０）。そして、部分信号逆転部１９０は、部分信号２０をそれぞれ時間逆転する（Ｓ２００）。そして、部分信号合成部２００は、時間逆転された部分信号２２を合算して時間逆方向信号１８を生成する（Ｓ２１０）。
【００３３】
次に、図１１は、図９に示した信号逆転部１５０において実行される時間逆転過程の例を説明する概念図である。
入力信号である時間順方向信号６は、信号分離部１８０において部分信号ｆ１，ｆ２，ｆ３，・・・に分けられる。このとき、部分信号ｆ１，ｆ２，ｆ３，・・・は、逆転区間の単位長さ（図１１の‘ｌ’）を有する。分けられた部分信号ｆ１，ｆ２，ｆ３，・・・は、部分信号逆転部１９０でそれぞれ時間逆転される。時間逆転された部分信号２２は、部分信号合成部２００において合算されて時間逆方向信号８として出力される。
なお、逆転区間の単位長さは、入力信号全体の長さにすることもでき、フレームの長さにすることもできる。
【００３４】
音響心理学では、このような時間逆転方式による音声信号についての研究が多く行われたが、これらのうち一つとして、次のようなものがある。
まず、被験者に逆転区間の長さの異なる音声信号を聞かせて、どんな単語に認識されるかを調べて、元来の単語と同一に認識するか否かを実験した。複数の被験者に逆転区間の長さを変更しつつ、複数の単語に対して実験を行った。
【００３５】
図１２は、このような実験の結果、多様な逆転区間の長さに対する被実験者の単語認識率を示すグラフである。図１２に示すように、逆転区間の長さが２０ｍｓｅｃから６０ｍｓｅｃまでは単語認識率は、ほぼ正常を維持するが、逆転区間の長さがそれ以上長い区間では、急激に単語認識率が低下する。
本実施形態においては、逆転区間の長さを、図１２のＡ区間、すなわち４０ｍｓｅｃないし６０ｍｓｅｃ程度に設定することが望ましい。これは、この区間での時間逆方向信号を利用することが、リアルタイムで時間の逆転が容易であり、かつ時間逆方向信号の特性がよく現れるためである。
【００３６】
次に、図１３は、図５に示した類似度計算部１３０の構成例を示すブロック図である。図１３に示すように、類似度計算部１３０は、認識単語類似度計算部２１０、整列類似度計算部２２０、特徴類似度計算部２３０、及び類似度組合部２４０を備えることが望ましい。
【００３７】
また、図１４は、図１３に示した類似度計算部１３０で行われる類似度計算方法の各ステップの例を示すフローチャートである。図１４に示した類似度計算方法は、図６に示したフローチャートのＳ１２０の一実施形態例である。
まず、認識単語類似度計算部２１０は、時間順方向整列に対応する認識された単語と、時間逆方向整列に対応する認識された単語との類似度である認識単語類似度３０を計算する（Ｓ３００）。
【００３８】
そして、整列類似度計算部２２０は、時間順方向整列と時間逆方向整列との類似度である整列類似度３２を計算する（Ｓ３１０）。
そして、特徴類似度計算部２３０は、時間順方向整列に対応する特徴と、時間逆方向整列に対応する特徴との類似度である特徴類似度３４を計算する（Ｓ３２０）。
そして、類似度組合部２４０は、認識単語類似度、整列類似度及び特徴類似度を組み合わせて、順方向整列と逆方向整列との全体の類似度１６を計算する（Ｓ３３０）。この全体の類似度１６は、認識単語類似度、整列類似度及び特徴類似度それぞれに所定の加重値を乗算した後に合算して加重和を求め、この加重和を入力信号の総フレーム数で除算して、多様な長さをとりうる入力信号に対する全体類似度を正規化する。
【００３９】
次に、図１５は、図５に示した類似度計算部１３０の他の構成例を示すブロック図である。図１５に示すように、本実施形態による類似度計算部１３０は、不一致ステート検索部２５０、一致フレーム数計算部２６０及び比率計算部２７０を備える。
不一致ステート検索部２５０は、時間順方向整列上のフレーム別のステートと時間逆方向整列上のフレーム別のステートとを互いに比較して、挿入、削除、または置換のステートを探す。また、一致フレーム数計算部２６０は、挿入、削除、または置換のステートに対応するフレームの数を全体フレームの数から減算したフレーム、すなわち、時間順方向整列上のフレームと時間逆方向整列上のフレームとのステートが一致するフレームの数を求める。さらに、比率計算部２７０は、一致フレーム数を全体フレームの数で除算して、その比率を類似度として出力する。
【００４０】
ここで、図１６は、本実施形態に係る類似度計算部１３０が計算した、色々な環境における類似度の値を示すグラフである。
図１６に示すように、本実施形態に係る類似度計算部１３０が計算した類似度５８は、時間順方向信号を入力信号とする一般的なパターン認識システムで事後に調べられたユーザ満足度５６及び時間逆方向信号を入力信号とする一般的なパターン認識システムで事後に調べられたユーザ満足度５７と類似した形を有することが分かる。
図１６のＡやＢに示すように、一方のパターン認識システムによる信頼度は、若干高い値を有し、他方の音声認識システムによる信頼度の低い値を有する場合には、整列間の不一致が大きくなる。したがって、本実施形態によるパターン認識可能性の判断装置では、類似度を低く算出する。このような方式により算出された類似度を用いることで、誤って認識された結果をユーザに伝達することなく、パターン認識の不可能な時系列信号であることをユーザに知らせる、または人間の案内員に連絡することができる。
【００４１】
したがって、本実施形態による時系列信号のパターン認識可能性の判断方法及びその装置を、従来の時系列信号のパターン認識方法及び装置に採用することによって、無制限環境でのパターン認識が可能となる。すなわち、パターン認識が可能な環境では、より効率的にパターン認識を行い、パターン認識が不可能な環境では、そのことをユーザに知らせる、または人間の助けを要請するなど、より効率的に適応的なパターン認識を行うことが可能になる。
【００４２】
なお、本発明に係る時系列信号のパターン認識可能性の判断方法は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に、コンピュータ（情報処理機能を有する装置を何れも含む）で読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体とは、コンピュータシステムによって読み取れるデータが保存されるすべての種類の記録装置を含む。また、コンピュータで読み取り可能な記録装置の例としては、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、磁気テープ、フレキシブルディスク、光データ保存装置などが含まれる。
【００４３】
以上、本発明の実施形態を、多様な実施形態に適用可能な本発明の新規な特徴に焦点を合わせて説明した。この実施形態の説明に基づいて当業者であれば、本発明が適用される様々な装置及び方法の変形例を実施可能である。したがって、本発明の範囲は、前記した実施形態ではなく特許請求の範囲に記載された技術的思想により定義される。つまり、特許請求の範囲の均等範囲内の全ての変形は、本発明の範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、信号の認識に関連した技術分野に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】時系列信号のパターン認識過程を示す概念図である。
【図２】各フレーム別に特徴にステートを対応する過程を示す概念図である。
【図３】パターンに対応させた特徴の整列を示す図面である。
【図４】携帯電話のユーザインターフェースを示す図面である。
【図５】本発明の実施形態による時系列信号のパターン認識可能性の判断装置の構成を示すブロック図である。
【図６】図５に示した時系列信号のパターン認識可能性の判断装置で実行される時系列信号のパターン認識可能性の判断方法の動作を示すフローチャートである。
【図７】図５に示した特徴抽出部の構成例を示すブロック図である。
【図８】図７に示した特徴抽出部で実行される特徴抽出方法の動作例を示すフローチャートである。
【図９】図７に示した信号逆転部の構成例を示すブロック図である。
【図１０】図９に示した信号逆転部で実行される信号逆転方法の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】図９に示した信号逆転部で実行される時間逆転過程を示す概念図である。
【図１２】多様な逆転区間の長さに対する被実験者の単語認識率を示すグラフである。
【図１３】図５に示した類似度計算部の構成例を示すブロック図である。
【図１４】図１３に示した類似度計算部で行われる類似度計算方法の各ステップを示すフローチャートである。
【図１５】図５に示した類似度計算部の他の構成例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の実施形態による類似度計算部において、色々な環境での類似度の値を示すグラフである。
【符号の説明】
【００４６】
１０    入力信号
１１    時間順方向特徴
１２    時間逆方向特徴
１３    時間順方向整列
１４    時間逆方向整列
１６    類似度
１００  パターン認識可能性判断装置
１１０  特徴抽出部
１２０  整列生成部
１３０  類似度計算部
１４０  認識可能性決定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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